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[代码资源] 谢菲尔德大学的matlab遗传算法工具箱(一)

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发表于 2023-10-20 17:31 |只看该作者 |倒序浏览
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遗传算法来寻找二元函数的最大值。以下是代码的详细解释:% b8 n3 k0 R- E: L& s

* @! D. p% m% B! ~% t( L2 ]3.绘制函数图:
' }4 o2 ]3 A' ?" y7 q6 n* e2 ~8 s4.使用 ezmesh 函数绘制了一个函数曲面,函数为 y*sin(2*pi*x) + x*cos(2*pi*y)。. p6 w/ f( z' ]6 T
5.这个函数是一个在给定范围内([lbx, ubx]和[lby, uby])的二元函数,表示为 F(x, y)。
5 P. R$ s. C* H) `6.定义遗传算法参数:
9 U; w" j5 E% |9 ?  a  Y" k1 u7 ]7.定义了一系列遗传算法参数,包括种群大小 (NIND)、最大代数 (MAXGEN)、二进制位数 (PRECI)、代沟 (GGAP)、交叉概率 (px)、变异概率 (pm) 等。6 L: P1 N1 d5 y3 A& B: ~
8.FieldD 是一个区域描述器,指定了种群的搜索范围。
6 l: n6 ?) {2 w8 X6 `9.Chrom 是初始种群,通过 crtbp 函数生成。
# x3 @& a* [' i10.优化过程:
0 k  W, Z) v' }- c5 ~2 Z11.进入遗传算法的主要循环,其中 gen 用于计算代数。
' v4 V2 X. }' t& ~: n3 K12.将二进制种群转化为实数值 (XY),计算每个个体的目标函数值。1 G4 q. u: P$ T! O' J
13.使用适应度函数对个体进行排序,并选择适应度高的个体作为父代。( m( e6 b. d# j6 S% e) Z/ d! M  b
14.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。9 x& H; Y1 K3 I2 i
15.计算子代的目标函数值,然后使用 reins 函数将子代与父代组合,生成新的种群。. R9 |8 _1 K! a. P; Z3 U5 h
16.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。
. ~1 V7 Q' v. O  W$ G17.绘制进化图:6 Y  a1 k5 r& h0 O- p" `
18.在第二个图形窗口中,绘制了每代最优解的变化。3 ~5 v3 ~$ ?" X  I
19.X轴是遗传代数,Y轴是最优解的值。
0 a% D  Q( v, m, F5 `20.输出最优解:
) r+ p. W- |7 f2 a0 j21.计算并输出最终的最优解值,包括 X、Y 和 Z。
" I# O$ V1 d4 H  `# D这段代码的主要目的是使用遗传算法来寻找二元函数的最大值,然后绘制了进化过程和最终的最优解。遗传算法被用于寻找函数 F(x, y) 的最大值,其中 F 由给定的函数表达式定义。
; a4 B2 _7 o: s+ a+ `" T, t& _( X9 J" y, X5 q! G; N$ G: r

4 j; y: c# G! z9 u0 B
5 ?/ h! I9 E# h, E8 p# k5 M
9 c( p( j: u- D( R1 v

example2.m

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